ROS导航源码包学习——AMCL

一、AMCL

1>算法原理：

AMCL算法根据订阅到的地图数据配合激光扫描特征，使用粒子滤波获取最佳定位点，该点称为Mp(point on map)，它是相对于地图map上的坐标，也就是base_link相对map上的坐标。

odom的原点是机器人启动时刻的位置（试想一下，在同一张地图上，你每次把机器人放的地方都不一样，所以odom的原点会在每次启动作业时都变一次的），而且因为传感器，打滑，空转等因素，会造成odom的数据有累计误差，所以还需要不停的修正odom坐标系在map中的位置。base_link->odom的tf转换信息是每时每刻都在发布的（因为里程计的数据在一直上报），所以它是已知的。

综合以上两点，AMCL 可以根据最佳粒子的位置以及base_link->odom的tf转换信息推算出odom->map的tf转换信息并发布到tf主题上。
m a p − > o d o m = m a p − > b a s e l i n k − b a s e l i n k − > o d o m map->odom = map->bas